正交频分复用通信系统中的快变信道估计

信道的快速变化导致正交频分复用通信系统(OFDM)载波间的正交性遭到破坏,从而产生载波间的相互干扰(ICI),传统的信道估计方法(不可虑ICI影响)不再适用。为此,Choi等人提出了相应的快变信道估计方法,但该方法计算量较大,且需要信道的统计特性知识,而实际信道的统计特性往往无法精确得到。Linartz等人证明:在大多数应用条件下,信道在一个OFDM帧周期内的变化近似满足线性特性。对OFDM系统的ICI特性进行了时域和频域两方面分析,并利用信道变化的线性特性,提出了一种新的快变信道估计方法,该方法具有计算量小、且不需要信道的统计特性信息的优点。文章还得到如下结论:与慢变信道情形不同,在信道快速变化条件下,当OFDM系统中的训练序列应分成许多长度相同的组,且这些组在OFDM帧中等间隔分布时,信道估计误差最小。     

循环保护前缀不足的OFDM通信系统的频域均衡

当循环保护前缀(CP)长度小于信道冲激响应长度时,正交频分复用(OFDM)通信系统的子载波间的正交性遭到破坏,接收信号存在符号间干扰(ISI)和子载波间干扰(ICI),频域单抽头均衡器不再适用。为解决这个问题,通常的方法是对接收信号先进行时域均衡,减少信道的有效冲激响应长度和恢复子载波间的正交性。但时域均衡器结构复杂,且其收敛性不能保证。为此,作者提出了一种频域均衡器,用来解决循环保护前缀不足的OFDM通信系统的频域均衡问题。频域均衡器的设计利用了OFDM系统的空闲子载波信息。该均衡器具有稀疏矩阵结构,因此计算量小。理论分析和计算机仿真表明:它能有效消除由于循环前缀不足引起的符号间干扰和子载波间干扰,从而较好地恢复传输信号。     

基于数据相关叠加训练序列的载波频偏与信道联合估计

针对正交频分复用(OFDM)系统对载波频偏敏感的问题,提出一种载波频偏与信道的联合估计算法。通过相邻2个OFDM符号间的相位差进行频偏估计,使用迭代算法提高估计精度。利用数据相关叠加训练序列在频域的特性,对2个连续的OFDM符号进行信道估计,并且采用基扩展模型拟合信道提高估计性能。仿真结果表明,该算法可在不增加系统复杂度及带宽的情况下实现载波频偏及信道的稳健估计。     

时变信道和相位噪声联合OFDM信道估计

在正交频分复用系统中,信道的时变特点导致严重的子载波间干扰,同时,由振荡器产生的相位噪声会带来公共相位错误和子载波间干扰,这都使OFDM系统的性能急剧恶化。基于分数倍基扩展模型,利用重叠导频和最小均方准则,对时变信道和相位噪声联合估计。仿真结果表明,所提出的算法可以提高信道估计质量。     

一种非数据辅助的OFDM残余频偏跟踪方法

针对高速正交频分复用(Orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)系统,提出了一种新的非数据辅助(Non-data aided,NDA)载波残余频偏(Residual frequency offset,RFO)跟踪方法.利用RFO造成的时域信号相位旋转和频域子载波相位偏移特性,提取相位误差信息,并通过设计合理的环路滤波器输出误差估计量补偿时域和频域相位.该方法适用于相移键控(MPSK)调制的OFDM系统,可对不超过子载波间隔5%的残余频偏进行精确的跟踪.由于不需要利用导频子载波,提高了传输效率.本文对算法进行了计算机仿真,结果表明,该方法在加性高斯白噪(AWGN)和多径(Multipath)信道下具有良好的性能,且实现复杂度低.     

OFDM移动接收中的迭代干扰消除

针对正交频分复用系统在高速移动接收中存在快变衰落信道难以估计、子载波间干扰(ICI)过大的问题,提出基于迭代结构的信道估计算法和ICI消除算法。利用信道解码器输出判决信息,通过离散傅里叶变换实现信道估计,并对时变信道进行线性近似,以较低的计算复杂度消除子载波间的干扰。仿真结果表明,该方法可以对抗10%~15%的归一化多普勒频移。     

基于仿真的OFDM系统频域相关性研究

研究正交频分复用(OFDM)系统中各子载波之间频域的相关性,并将其应用在子载波簇的划分上。根据相干带宽的概念,提出用相干载波数划分簇的大小以及用簇内各子载波的平均信道信息代表整个簇的信道状况。在Matlab环境下搭建仿真平台,模拟OFDM系统在多径信道上频域各子载波之间的相关性。仿真结果表明,当簇的大小为相干载波数时,不但可以减小上行反馈开销,而且不会带来系统吞吐量的明显损失。     

基于压缩感知的OQAM/OFDM系统POP方法信道估计

针对偏移正交幅度调制的正交频分复用(OQAM/OFDM)系统中成对训练序列(POP)法信道估计技术性能较差且受噪声影响较大的问题,提出了一种基于压缩感知(CS)的POP信道估计方法.该方法将压缩感知技术应用于POP法信道估计之中,将传统的频域信道估计方法转化为时域信道估计方法,通过压缩感知技术准确地重构出时域信道信息,减少导频开销,提高频谱利用率,得到更好的信道估计性能.与传统的OQAM/OFDM系统的信道估计方法进行比较,仿真结果表明,所提的方法能够在使用较少的导频符号的同时得到更高的系统性能和信道估计精度.     

一种新颖的OFDM信号子载波数估计方法

针对低信噪比多径信道下传统的正交频分复用(OFDM)信号子载波数估计方法存在估计性能不高,计算复杂度高等问题,提出了一种新颖的OFDM信号子载波数估计方法。首先计算接收信号的自相关矩阵,然后对接收信号的自相关矩阵进行特征分解,提取分解后的特征值,最后根据特征值的分布特性实现子载波数目的估计。仿真实验结果验证了我们的方法在高斯白噪声信道和多径信道条件下对OFDM信号子载波数估计的有效性与可靠性。     

基于多普勒辅助迭代的高速OFDM系统信道估计方法

在高速移动环境下,衰落信道的快时变性破坏OFDM子载波间的正交性并产生严重的载波间干扰,由此提出一种多普勒辅助迭代的信道估计方法。该方法在OFDM符号的适当位置插入导频符号,通过最小均方法迭代估计获得导频位置的信道信息,再由加权的时域插值获得数据符号位置的信道信息。插值加权系数与多普勒频移相关,由接收端的移动速度计算得出。在导频信道信息的迭代估计过程中,将检测到的数据符号作为新的导频信息反馈到导频信道估计模块进行迭代估计。仿真分析表明:在接收机移动速度达到300km/h时,该方法的性能稳定,不受多普勒频移影响,可以给出精确度逼近最佳信道条件下的信道估计结果。     

Linearly time-varying channel estimation and training power allocation for OFDM/MIMO systems using superimposed training

We address the problem of estimating the linearly time-varying (LTV) channel of orthogonal frequency division multiplexing (OFDM)/multiple-input multiple-output (MIMO) systems using superimposed training (ST).The LTV channel is modeled by truncated discrete Fourier bases.Based on this model,a two-step approach is adopted to estimate the LTV channel over multiple OFDM symbols.We also present performance analysis of the channel estimation and derive a closed-form expression for the channel estimation variance...     

基于粒子滤波的OFDM盲信道估计方法

为了精确估计OFDM系统信道响应,提出一种基于粒子滤波的OFDM信道盲估计方法。该方法将OFDM信道建模为一阶时变自回归模型。利用基于子空间分解的方法得到初始信道响应,通过带反馈的粒子滤波方法更新信道响应和模型参数,实现对OFDM信道的估计。仿真结果表明,该方法不仅能对非时变信道进行有效估计,而且可以较好地跟踪时变信道,算法能够快速收敛。     

一种基于EM-MAP的联合CFO双选信道估计算法

针对在双选信道下OFDM系统需要同时获取精确的载波偏移和信道状态信息, 而采用贝叶斯MAP算法进行联合载波频率偏移和信道状态估计复杂度过高的问题, 提出一种基于EM-MAP的联合CFO双选信道估计算法。首先利用基扩展模型解决信道状态由于快时变带来的可辨识问题, 然后引入期望最大化(EM)算法对系统的载波频偏和信道状态信息进行联合估计, 避免大规模的矩阵求逆, 降低算法复杂度。仿真结果表明, 该方法能获取与MAP算法相当的估计性能, 且大幅度降低了复杂度, 有效地解决了双选信道下进行联合估计复杂度过高的问题, 具有很好的实用性。     

地空信道下基于OFDM/OQAM系统的时频同步算法

针对正交频分复用/交错正交幅度调制（OFDM/OQAM）系统无循环前缀而对时偏误差敏感,以及在具有大多普勒频移的快时变地空信道下对频偏估计要求较高的问题,提出了一种适用于地空信道OFDM/OQAM系统的自相关估计（ACE）时频同步算法。该算法中符号定时采用较少的辅助序列实现快速捕获和定时,频偏估计通过优选同步自相关序列进行两次自相关运算,将两次运算估计的频偏值进行加权平均,获得最终频偏估计值。在计算机上进行仿真,其中与改进最小二乘（MLS）算法和训练序列（TR2）算法相比,ACE算法符号定时相关峰值对比度提高至原来的3倍;在飞行状态下系统误码率（BER）为10^-2时有10dB信噪比增益,在地空信道到达状态下BER为10^-3时有3dB信噪比增益。仿真结果表明,ACE算法进一步提升了时频同步精度和误码性能。     

基于改进SRGAN的OFDM信道估计方法

在正交频分复用(OFDM)系统的信道估计过程中,传统信道插值算法是建立在假设导频附近处的估计值存在关联的基础上,当信道特征因无线信道的时变、频变特性而不连续时,估计结果将不理想。针对这一问题,本文引入超分辨率重建模型SRGAN的改进模型——SRWGAN,替代信道估计中的插值处理。在SRWGAN模型中,将导频处的最小二乘(LS)估计值类比于低分辨率图像中的像素点,先通过卷积网络提取信道特征,再通过多个残差网络学习映射关系,然后经上采样层放大,最后通过判别网络WGAN不断判别并提升估计效果。实验结果表明,基于SRWGAN的信道估计效果优于传统的信道估计算法,且与同类型的SRCNN模型相比,同等条件下,当误码率相同时,信噪比(SNR)提升约3 dB,当MSE值相同时,SNR提升约5 dB。     

针对时变OFDM信道的一种盲估计改进算法

OFDM盲信道估计技术可以在不需要导频的情况下,估计出信道的状态信息,能有效节约带宽,提高频谱利用率。分析了一种基于子空间SVD方法的盲信道估计技术,在此算法基础上提出了针对时变信道的估计方法,并就现有方法估计精度较低的问题,提出了一种利用信道相关特性进行λ加权的优化算法。对算法进行了蒙特卡罗仿真,仿真结果表明该算法能够有效改善信道估计性能,并且具有较低的复杂度。     

OFDM水声通信信道估计技术研究

水声信道是一种极其复杂多变的时—空—频变信道,其信道窄、强多径干扰、信号起伏衰落严重,一直是水下信息可靠高速传输的主要障碍。正交频分复用(OFDM)是近年来数字通信中流行的一种并行传输新技术,其核心思想是将整个可用频带分割成多个正交子信道,将待传输的高速串行码流并行地调制在这些子信道载波上。主要研究利用三种不同的导频图案对OFDM水声通信信道进行估计,并通过仿真的方式来分析不同导频图案下信道估计的性能。